Trefwoorden
Beeldverwerking, Computervisie, Stereovisie
Doelstellingen
De inhoud van deze cursus is complementair
aan de inhoud van de cursussen Multimedia en Computergrafiek.
Aangezien de cursus niet steunt op begrippen uit signaaltheorie
kan deze cursus ook gevolgd worden door studenten die de cursussen Multimedia,
Digitale signaaltheorie en multimedia, of Computergrafiek niet gevolgd hebben.
De cursus gaat dieper in op een aantal moderne, veelgebruikte technieken in
beeldverwerking en computervisie zoals bijvoorbeeld gezichtsherkenning, herkenning van voetgangers en fietsers, omzetting van 2D beelden naar 3D beelden, het gebruik van intelligente camera's voor bewakingsopdrachten. De nadruk ligt op algoritmes en het verwerven van de programmeervaardigheden die nodig zijn voor de implementatie van complexe algoritmes. De gebruikte programmeeromgeving is Matlab, maar bij de aanvang van de crusus volstaat het dat studenten vlot kunnen programmeren in een procedurale taal zoals Java, C of C++.
Leerinhoud
1. Inleiding: overzicht toepassingen van 2D en 3D computervisie en inleiding tot patroonherkenning
2. Datareductie en technieken voor het fitten van modellen aan data
3. Epipolaire meetkunde en camera-matrices
4. Morfologische beeldverwerking: dilatatie en erosie,
openen en sluiten, veelgebruikte algoritmes, uitbreiding naar grijswaarden
5. Beeldsegmentatie: randdetectie, lijndetectie, Hough-transformatie, RANSAC-algoritme, gebiedssegmentatie, watershed-algoritme.
6. Complexiteit van beeldverwerkingsalgoritmes
7. Inleiding tot graaftheorie
8. Inleiding tot zoek- en graafalgoritmes
9. Representatie en beschrijving van beelden: kettingcodes, skeletons, vorm, textuur.
10. Voorwerpherkenning: featurevectoren, decisietheorie, neurale netwerken, structurele modellen
Begincompetenties
Om dit opleidingsonderdeel te kunnen volgen dient men ook ingeschreven (geweest) te zijn voor de opleidingsonderdelen: Objectgeoriënteerd Programmeren en Ontwerpen.
Eindcompetenties
Dit opleidingsonderdeel focust op het bedenken van creatieve oplossingen voor beeldverwerkingsproblemen.
Kerncompetentie 1:
In staat zijn om algoritmes en technieken uit multimedia te onderzoeken, ontwikkelen en aan te wenden (I6).
De studenten moeten redelijk geavanceerde beeldverwerkingsalgoritmes leren ontwerpen, implementeren en gebruiken. Om bepaalde technologieën te kunnen toepassen moeten zowel de literatuur als een uitgebreide bibliotheek van softwaretools geraadpleegd worden.
Kerncompetentie 2:
In staat zijn om de basisprincipes van informatietheorie, compressietechnieken en patroonherkenning te onderzoeken en toe te passen (I7).
Een aantal basisprincipes uit patroonherkenning moeten kunnen toegepast worden op beeldherkenningsproblemen, met oog voor robuustheid en betrouwbaarheid.
Algemene competentie 1:
In staat zijn om kennis en inzichten uit te breiden op een creatieve en originele wijze (AWC3).
In de cursus worden de basistechnieken voor digitale beeldverwerking aangeleerd. In de labosessies moet die kennis toegepast en indien nodig verder uitgebreid worden, afhankelijk van het probleem dat men wil oplossen.
Algemene competentie 2:
In staat zijn om wetenschappelijk-disciplinaire inzichten toe te passen op complexe ingenieurstechnische problemen (AIC1).
Het leren toepassen van theoretische resultaten op echte problemen is een belangrijk doel van dit opleidingsonderdeel. Studenten leren dat de realiteit dikwijls heel wat complexer is dan wat de theoretische modellen laten uitschijnen.
Leermaterialen
::Voor meer informatie, klik hier::
Handboek: "Digital Image Processing," Gonzalez en Woods, Prentice Hall, 2002.
Achtergrondmateriaal voor het hoofdstuk over epipolaire meetkunde:
"Multiple View geometry in computer vision," Hartley and Zisserman, Cambridge University Press, 2003.
Informatie over labosessies en projecten staat op Dokeos.
Handouts van transparanten staan op Dokeos.
Bijkomende achtergrondinformatie staat op Dokeos.
Studiekosten
60 euro aankoop handboek, tenzij de cursus Multimedia al gevolgd werd.
Studiebegeleiding
Studenten kunnen bij de lesgevers terecht voor bijkomende vragen langs de daarvoor voorziene kanalen. Er is feedback tijdens de labosessies.
Onderwijsvormen
Theorielessen ondersteund met praktische voorbeelden. Begeleide labosessies en groepsprojecten. Presentaties van projecten met feedback.
Evaluatievorm
Theorie:
Samenstelling van portfolio volgens een opgelegde structuur.
Labo:
Beoordeling van het projectvoorstel.
Beoordeling van de presentatie en het verslag van het groepsproject.
Beoordeling van de samenwerking binnen de groep.
De beoordeling en het tot stand komen van de eindquotatie van het opleidingsonderdeel gebeurt via het wiskundige gemiddelde volgens de toegekende coëfficiënten.
Indien op één van de onderscheiden vakken (delen van opleidingsonderdelen) 7 of minder op 20 wordt behaald, kan worden afgeweken van deze rekenkundige berekening van de eindquotatie en kunnen de punten bij consensus worden toegekend.
OP-leden
Vakgroep elektronica.
|
|
